为了探究轴向柱塞泵配流副工作过程中油膜破裂时,配流副接触情况和磨损。根据配流副在实际工况建立了配流盘与缸体摩擦副的流-热-力耦合模型和基于退化系数的磨损预测模型。分析边界润滑条件(油膜破裂)下配流副温升、应力、应变及磨损。并分析了温升对应力、应变和磨损的影响。研究结果表明配流副接触面应力、应变随油液压力呈周期性变化。油膜破裂情况下,缸体旋转360°最大温升为30.560℃。配流盘的最大应力为90.046MPa,相较于不考虑温升应力增大了21.310MPa。且配流盘应力分层,使得配流盘变形分化,变形主要发生在配流盘排油区外密封带。通过磨损模型分析,油膜破裂下缸体旋转360°磨损量为0.0033mg,相较于不考虑温升磨损增加了0.0009mg,说明温度会加剧磨损。

针对输送用模锻易拆链存在的磨损状况难以准确检测、预测和检修用时长等难题,开展了基于灰色模型和可视化辅助决策的磨损寿命预测和主动检修技术研究。采用基于机器视觉的磨损检测装置获取磨损数据,通过定义和分析磨损关键参数对磨损数据进行清洗,基于灰色模型建立了磨损预测模型;基于预测数据、历史数据及运行工况等建立辅助决策模型,通过综合评估后输出最优检修方案,并基于可视化仿真技术立体、动态地呈现磨损状况,快速精确定位磨损链条。实验结果表明,磨损寿命预测模型的拟合精度较高,磨损预警误报率和漏报率较低,可满足磨损寿命预测要求。通过磨损预测及可视化辅助决策技术,可有效地提高检修效率,减少生产线受迫停运的风险。

为了掌握机床设备润滑泵泵芯磨损的变化规律,分析集中润滑系统的可靠性。基于灰色预测的方法对润滑泵泵芯磨损进行预测。建立了灰色预测G(1,1)模型;然后,结合润滑泵2000 h磨损试验数据进行预测;通过模型得到机床润滑泵泵芯2000 h后的5个磨损量。通过将试验数据与预测数据进行对比,验证了灰色预测模型的准确性和可行性。结果表明:利用灰色预测模型能获得后期润滑泵泵芯的磨损情况,且该方法的预测结果符合磨损相关规律,对后续机床设备润滑泵的稳定运行及泵芯的修理和更换具有参考意义。

为探究某大型断路器机构系统在SF 6中的磨损规律。采用正交试验法,在自主研制的轴-套式摩擦磨损试验机上进行磨损试验,获得了不同工况下的磨损率,并结合神经网络建立了磨损预测模型;考虑运动副间隙的存在,基于非线性弹簧阻尼模型,利用ADAMS软件仿真获得了该传动机构危险关节的动力学参数,并将其作为预测模型的输入信息,对关节的磨损进行了迭代计算;经对比分析,发现磨损深度在轴套表面呈非均匀分布,且试验气氛下关节磨损明显较空气环境中严重。该研究为断路器机构优化设计、故障诊断提供了理论依据,并为机构动力学参数与运动副磨损相耦合的问题提供了分析方法。